프랜차이즈 시스템에서 가맹점사업자는 가맹본부가 제공하는 영업노하우나 경영지원 등 포괄적 시스템에 의존할 수밖에 없고, 가맹본부는 판매나 경영방식을 통해서 가맹점사업자를 통제하거나 원조하기 때문에 당사자 간에 '경제력'이나 '정보력' 등에 있어서 대등한 관계에서 출발하지 않는다. 이로 인하여 가맹본부가 필요 이상으로 가맹점사업자의 활동을 구속·제한하는 불공정한 거래관계가 발생할 가능성이 클 뿐만 아니라, 가맹사업거래의 외관을 가장한 사기성 거래를 하려는 자들에 의한 부작용이 초래되어 가맹사업의 발전 및 국민경제의 발전을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 분쟁조정협의회에 신청된 분쟁사례를 중심으로 가맹본부와 가맹점사업자간의 분쟁원인과 문제점을 파악하여 가맹사업 분야에서 불공정한 거래관행을 예방하고, 가맹점 모집과정의 투명성과 가맹사업 거래과정의 공정성을 확보하기 위한 방안을 모색해 보고자 한다. 사례분석 결과 첫째, 가맹본부의 정확한 정보공개서 제공과 가맹사업자의 확실한 이해를 통한 가맹계약이 이루어져야 한다. 둘째, 가맹본부의 일정 기간이 경과된 직영점 운영 경험과 상권에 따른 운영 노하우 및 정확한 데이터 분석과 검증을 통한 가맹점사업자의 모집이 필요하다. 셋째, 가맹계약 시 가맹점 영업권역은 거리가 문제가 아니라 상권을 제대로 파악하여 가맹본부와 가맹점주가 함께 실사하여 확실한 영업지역을 표시하여 계약 하여야한다. 넷째, 가맹사업은 계약이 매우 중요하다. 그러므로 가능한 분쟁가능성을 예상하여 계약서에 규정해 놓을 수 있다면 분쟁을 줄일 수 있을 것이다. 다섯째, 정부의 가맹사업 및 분쟁조정에 대한 좀 더 현실적인 대안 마련과 분쟁에 대한 원인을 보다 세밀히 파악하여 가맹본부와 가맹점사업자간의 권익보호와 분쟁방지에 노력을 보다 많은 투자와 관심이 필요하다.
집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체와 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체의 도로변 미세먼지의 발생량을 분석하였다. 충청남도 지자체로써 차량 통행이 높은 C 도시의 고속버스터미널과 상업 시설 지역에 위치한 도로변에서 2022년과 2023년 하절기 동안 3일 간격으로 1,000 g(100 g/day)의 먼지 샘플을 채집하였다. 채집된 먼지 샘플은 크기와 밀도 분리를 통해 75-150 ㎛ 범위의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자로 전처리하여 분리하였다. 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체 구간인 No.1-3 구역의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 평균은 각각 24.27 g과 24.36 g 및 0.53 g과 0.53 g으로, 2022년과 2023년의 미세먼지 발생량 데이터를 비교할 때 정량적 결과가 유사하게 분석되었다. 신규 건설된 특수개질 아스팔 트 포장체 구간인 No.4-6 구역은 2022년 분석 결과와 비교할 때 2023년 미세먼지는 14.8 %, 타이어와 도로 마모입자는 29.6 % 감소되었다. 또한, 열중량분석 결과에 의하면, No.1-3 구역의 타이어와 도로 마모입자는 타이어와 도로 성분이 각각 30 %와 70 %로 분석되었다. 그러나, No.4-6 구역의 2023년에는 타이어와 도로 성분이 각각 35 %와 65 % 분석되었다. 이러한 결과로부터 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체에서 도로변 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자 발생을 낮출 수 있는 미세먼지 저감 효과를 확인 할 수 있었다. 그러나, 다양한 환경 및 기후적 변수를 고려한 공간적 제약 및 샘플 수집 기간의 한계로부터 추후 지속적인 연계성을 확보한 연구가 필요하다고 판단된다. 따라서, 향후에는 미세먼지를 저감할 수 있는 아스팔트 포장체의 기술적 접근과 도심지 도로변에서 발생되는 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 정량적 분석에 대한 다양한 사례 연구를 진행할 계획이다.
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.
미세먼지 등 대기오염이 일상화되고 국민 건강을 위협하면서 육상뿐만 아니라 해상 선박에서 발생하는 대기오염물질에 대한 관리 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 선박 배출량 현황을 바탕으로 해양경찰 업무 중심의 선박 대기오염물질 점검 실태를 진단하고 배출 저감을 위한 국가 관리 대책을 제안한다. 최근 국립환경과학원(NIER, 2018)에 따르면 선박에서 배출된 총량(CO, NOx, SOx, TSP, PM10, PM2.5, VOCs, NH3, BC)은 국내 전체 발생량의 6.4 %로 나타났고, 이 중 NOx는 13.1 %, SOx는 10.9 %, 미세먼지(PM10/PM2.5)는 9.6 %를 차지하고 있다. 선박 발생량 중에서는 국내외 입출항 화물선이 50.6 %로 가장 많은 배출을 보였고, 어선의 배출 비율도 42.6 %로 적지 않음을 알 수 있었다. 지역적으로 해양경찰 관할 5개 권역을 기준으로는 부산항, 울산항을 포함한 남해권 44.1 %와 광양항, 여수항을 포함한 서해권 24.8 % 순으로 배출이 많았다. 해양경찰은 대기오염물질 관리를 위해 승선 점검을 통한 선박 배출 상황을 관리하고 있지만, 각종 배출 장치의 가동이나 연료유 기준 등의 실측에는 많은 시간과 노력이 필요하고, 또한 선박의 바쁜 운항스케줄에 따른 제약으로 대부분 서류상의 점검으로 진행됨으로써 관리에 한계가 있다. 따라서 선박 대기오염물질 관리를 위해서는 대기오염물질 발생을 실측 점검으로 바꾸도록 규제를 강화하고 해경 함정 등을 활용한 해역별 모니터링 시스템을 구축하여 실질적 현장 데이터에 기초한 관리가 이뤄지도록 하는 한편, 장단기적으로 환경친화적 선박 도입을 위한 기술 개발과 법·제도적 지원이 필요하다.
본 연구는 호텔기업의 종업원 서비스지향성이 종업원의 서비스성과, 직무만족, 그리고 조직몰입에 미치는 영향을 연구하기 위한 것이다. 이를 위하여 부산지역 특1급 호텔에 근무하는 278명의 종업원들로부터 데이터를 수집하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 호텔기업 종업원의 서비스지향성이 높을수록, 서비스성과, 직무만족, 그리고 조직몰입이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 서비스성과가 높을수록, 직무만족, 조직몰입이 높아지는 것으로 나타났다. 셋째, 직무만족이 높을수록, 조직몰입이 높아지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 본 연구의 시사점과 한계점, 그리고 향후 연구방향이 제시되었다.
연구목적 자살시도로 음독을 시도한 환자가 응급실에 내원했을 때, 응급의학과, 내과, 정신건강의학과가 서로 의사소통을 하고 우선순위에 따른 처치를 하는 것은 중요하다. 본 연구는 약물중독 환자에 대한 다학제 응급협진체계(이하 약물중독 응급협진체계)의 효용성을 검증하고자 시행되었다. 방 법 약물중독 응급협진체계 구축을 위해 정신건강의학과, 응급의학과, 내과의 전문의가 협의체를 구성하여, 응급실 내원 당시 복용 약물의 종류와 의식 수준에 따른 담당 진료과 및 협진의뢰과 배정, 각 과별 약물중독 환자 전담 교수 배정, 정기회의, 협진 응답 소요시간 제한, 원내 생명사랑위기대응센터 및 지역사회 자원 연계 등을 모두 프로토콜화하였다. 본 연구에서는 약물중독 응급협진체계가 시행되기 전인 2017년 7월부터 2018년 5월까지의 기간과, 시행 이후인 2018년 7월부터 2019년 5월까지의 의무기록 데이터를 후향적으로 통계분석하여, 약물 중독 응급협진체계의 효과를 검증하고자 하였다. 결 과 약물중독 응급협진체계 시행 후, 시행 전에 비해 중환자실보다 개방병동으로의 입원이 유의하게 증가하였다(χ2=8.567, p=0.014). 또한 타과로 입원한 환자 중 정신건강의학과로의 협진 비율이 증가하는 경향을 보였고χ2=4.202, p=0.053), 협진 응답 소요시간은 감소하였다(Z=-2.031, p=0.042). 한편, 협진 결과 전과된 환자의 비율이 증가였하고(χ2=4.692, p=0.043), 전과까지 소요된 시간은 감소하는 경향을 보였다(Z=-1.941, p=0.052). 결 론 약물중독 응급협진체계 시행 후 불필요한 중환자실 입원, 협진 응답 소요시간, 전과 소요시간이 감소하였으며, 협진 의뢰 비율 및 전과 비율은 증가하였다. 이는 다학제 협진체계가 환자에게 필수적인 의료서비스를 보다 적은 의료비용으로 신속하게 제공하였음을 의미한다. 향후 약물중독 이외의 자살시도에 대해서도 응급협진체계를 구축하여, 각 과 간 명확하고 책임있는 의학적 권고를 신속하게 공유한다면, 환자의 치료 및 의료비용 측면에서 긍정적인 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.
군은 기업과 같이 이익을 추구하거나 연구기관과 같이 실적과 성과가 나타날 수 있는 조직이 아니다. 그래서 연공서열 중심의 관료적 성격이 짙고 어느 조직보다 계급을 중심으로 임무를 수행하는 집단이며 상명하복의 조직문화가 다른 조직보다 강하다고 할 수 있다. 또한 군조직의 임무가 국가 안보를 다루다보니 보안에 대한 중요성이 있어 폐쇄적이고 어느 조직보다 더 보수적인 성향이 짙다. 이러한 환경에서 군 조직의 역할이 사람의 생명을 담보로 임무를 수행해야 하는 것을 생각한다면 어느 조직의 리더보다 군 조직 리더의 역할은 중요할 수밖에 없다. 하지만 지금까지 한정된 분야에서의 리더십 연구가 이루어졌으며 특히 긍정적인 분야, 발전적이고 건설적인 리더십 연구에만 치우쳐져 있어 이에 해당하지 않는 많은 부분의 연구가 부족한 실정이다. 이미 미국에서는 2003년 미 육군 장관(Secretary of US army) Thomas E. white의 지시로 인하여 부정적 리더십에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 이는 독성적(toxic) 리더십이 군 조직과 그리고 전장지역에서 임무를 수행함에 있어 얼마나 큰 영향을 미치는지 필요성을 절감하였기 때문이다. 이 연구에서는 그 동안 연구되지 않았던 군조직의 부정적 리더십에 대한 질적 및 양적 데이터 수집 및 분석을 실시하고자 한다. 이 연구의 목표는 부정적 리더십 중 독성적(toxic)리더십의 범위와 행동양식에 대한 문헌연구와 현재 군 조직의 독성적(toxic) 리더의 경험적 자료를 구축하고, 하급자들이 독성적(toxic) 리더와 일할 때 발생할 직업 만족도에 대한 변화 그리고 결과와 원인을 매개하는 조직응집력에 대하여 분석하고자 한다. 이 연구는 집단과 조직을 개인보다 우선시하는 군에서는 더욱 시급하고 중요할 것이며 이러한 연구를 시도하는 것부터 군 리더의 역할과 영향에 대하여 새로운 방향을 제시할 수 있을 것으로 보인다.
교통 사업이 사회적 이익과 효율을 극대화하기 위해서는 적절한 평가가 이루어져야 한다 하지만 지금까지는 비용/편익 분석 등과 같은 단일기준에 의한 평가만이 이루어져왔다. 그러나 단일기준 평가 기법은 정성적인 항목을 제대로 반영할 수 없어서, 다양한 계층의 이해관계를 적절히 해결하지 못해왔다. 이러한 문제의 해결을 위해서, Saaty는 다기준 평가기법의 일종인 AHP 기법(Analytic Hierarchy Process)을 개발했다. AHP 기법은 전문가들을 대상으로 한 설문을 통해 평가항목과 대안 간의 가중치를 구하고. 이들을 선형 결합한 총합으로 대안을 평가한다. 이 과정에서 AHP 기법은 여러 평가항목의 관계가 독립적이라는 강한 가정을 하지만, 실제로는 평가항목 간에 완전히 독립적인 관계가 성립하기는 어렵다. 또한 전문가로 구성된 설문 대상자가 각각 느끼는 중복도의 크기도 같다고 할 수 없다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 평가항목 간의 중복도 문제를 개선한 AHP 기법을 개발하고자 한다. 우선 중복도를 산정하기 위해 설문 대상자들이 느끼는 평가항목간의 중복도를 평가항목의 가중치에 반영할 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 3가지 모형을 제안한다. 첫 번째는 기존 AHP 기법의 가중치 산정 단계에서 결과를 보정하는 모형이다. 두 번째는 평가항목 간의 교차 가중치를 두 평가항목에 일정한 비율로 배분하는 것이고, 세 번째는 교차 가중치를 Fuzzy 측도인 Bel과 Pl을 사용하여 두 평가항목에 배분하는 모형이다. 마지막으로 이번 연구에서 개발된 모형의 적용성을 검증하기 위해 $\ulcorner$철도도심통과구간 개선사업$\lrcorner$에 실제로 적용하여 보았다.문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다. 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.